机器学习导论

机器学习导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

出版者:机械工业出版社
作者:Ethen Alpaydin
出品人:
页数:272
译者:范明
出版时间:2009-6
价格:39.00元
装帧:平装
isbn号码:9787111265245
丛书系列:计算机科学丛书
图书标签:
  • 机器学习 
  • 人工智能 
  • 数据挖掘 
  • 计算机 
  • 计算机科学 
  • MachineLearning 
  • AI 
  • 基础知识 
  •  
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《机器学习导论》对机器学习的定义和应用实例进行了介绍,涵盖了监督学习。贝叶斯决策理论。参数方法、多元方法、维度归约、聚类、非参数方法、决策树。线性判别式、多层感知器,局部模型、隐马尔可夫模型。分类算法评估和比较,组合多学习器以及增强学习等。机器学习的目标是对计算机编程,以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用,包括分析以往销售数据来预测客户行为,人脸识别或语音识别,优化机器人行为以便使用最少的资源来完成任务,以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。为了对机器学习问题和解进行统一的论述,《机器学习导论》讨论了机器学习在统计学、模式识别、神经网络。人工智能。信号处理、控制和数据挖掘等不同领域的应用。对所有学习算法都进行了解释,以便读者可以容易地将书中的公式转变为计算机程序。《机器学习导论》可作为高等院校计算机相关专业高年级本科生和研究生的教材,也可供研究机器学习方法的技术人员参考。

具体描述

读后感

评分

基本上传统统计学习的知识点都梳理到了,而且有课后习题答案。当然从内容上说,很多东西会有些陈旧了,这本书是在CNN咸鱼翻身前写的,但大体内容不错,比如概率图模型这些,都做了介绍。数学基础,也没有太拘泥。每个章节会略显短,属于打骨骼的书,长肉要看其他资料,通俗性上...  

评分

为了对机器学习能有系统性的知识,买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例,所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的,特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。

评分

为了对机器学习能有系统性的知识,买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例,所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的,特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。

评分

基本上传统统计学习的知识点都梳理到了,而且有课后习题答案。当然从内容上说,很多东西会有些陈旧了,这本书是在CNN咸鱼翻身前写的,但大体内容不错,比如概率图模型这些,都做了介绍。数学基础,也没有太拘泥。每个章节会略显短,属于打骨骼的书,长肉要看其他资料,通俗性上...  

评分

为了对机器学习能有系统性的知识,买了这本书。因为书里各种公式占据了百分之七八十的比例,所以呵呵了。但是剩余的百分之三十可以读一读的,特别是需要对机器学习有个系统体系性的认识的话。这本书就一般吧。缺点就是数学公式太多了。

用户评价

评分

适合入门,挺好

评分

讲了这么多东西才200多页,还不如叫机器学习目录

评分

比机器学习那本好

评分

讲的很晦涩,堆公式,关键还是翻译的太烂。

评分

对各种机器学习算法都作了简单介绍 适合初学入门 对机器学习各种算法有个大概的认识 整本书比较偏理论,数学公式比较多

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